海洋通报
海洋通報
해양통보
MARINE SCIENCE BULLETIN
2009年
4期
102-106
,共5页
天然气水合物%饱和度%电阻率测井%径向基函数神经网络
天然氣水閤物%飽和度%電阻率測井%徑嚮基函數神經網絡
천연기수합물%포화도%전조솔측정%경향기함수신경망락
天然气水合物饱和度的计算通常采用阿尔奇公式、双水模型、Wood 方程等方法,这些方法均基于孔隙度的求取,并需要配合岩心分析来获得公式中的有关参数,存在误差传递导致结果不正确的问题.由于天然气水合物是以固态形式赋存于地层当中,因此研究适用于含天然气水合物储层的评价模型也是解决准确评价天然气水合物储层需考虑的因素.针对沿用油气测井评价方法计算天然气水合物的孔隙度和饱和度中存在的问题,采用径向基函数作为人工神经网络,计算了我国首次采获水合物样品的神狐海域某井天然气水合物的饱和度,以其中一口井的分析数据为样本训练并建立径向基函数神经网络,有效地求出了另一口井的天然气水合物饱和度,其结果与现场孔隙水分析的饱和度基本吻合.避开了天然气水合物饱和度的模型建立及参数求取难题.
天然氣水閤物飽和度的計算通常採用阿爾奇公式、雙水模型、Wood 方程等方法,這些方法均基于孔隙度的求取,併需要配閤巖心分析來穫得公式中的有關參數,存在誤差傳遞導緻結果不正確的問題.由于天然氣水閤物是以固態形式賦存于地層噹中,因此研究適用于含天然氣水閤物儲層的評價模型也是解決準確評價天然氣水閤物儲層需攷慮的因素.針對沿用油氣測井評價方法計算天然氣水閤物的孔隙度和飽和度中存在的問題,採用徑嚮基函數作為人工神經網絡,計算瞭我國首次採穫水閤物樣品的神狐海域某井天然氣水閤物的飽和度,以其中一口井的分析數據為樣本訓練併建立徑嚮基函數神經網絡,有效地求齣瞭另一口井的天然氣水閤物飽和度,其結果與現場孔隙水分析的飽和度基本吻閤.避開瞭天然氣水閤物飽和度的模型建立及參數求取難題.
천연기수합물포화도적계산통상채용아이기공식、쌍수모형、Wood 방정등방법,저사방법균기우공극도적구취,병수요배합암심분석래획득공식중적유관삼수,존재오차전체도치결과불정학적문제.유우천연기수합물시이고태형식부존우지층당중,인차연구괄용우함천연기수합물저층적평개모형야시해결준학평개천연기수합물저층수고필적인소.침대연용유기측정평개방법계산천연기수합물적공극도화포화도중존재적문제,채용경향기함수작위인공신경망락,계산료아국수차채획수합물양품적신호해역모정천연기수합물적포화도,이기중일구정적분석수거위양본훈련병건립경향기함수신경망락,유효지구출료령일구정적천연기수합물포화도,기결과여현장공극수분석적포화도기본문합.피개료천연기수합물포화도적모형건립급삼수구취난제.
